[보고서]재해기상연구센터 설립 (II)

한상옥

재해기상연구센터 설립 (II)
Establishment and Operation of High Impact Weather Research Center (II) 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	국립기상연구소
연구책임자	한상옥
참여연구자	정관영 , 김연희 , 이용희 , 김동훈 , 김기훈 , 임은순 , 안광득 , 심재관 , 원성희 , 원혜영 , 이희춘 , 신승숙 , 박연화 , 정승필 , 성지혜 , 최원 , 인소라 , 정선희 , 김건태 , 김선정 , 정종혁 , 김현욱 , 성현민
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2012-12
과제시작연도	2012
주관부처	기상청
사업 관리 기관	국립기상연구소
등록번호	TRKO201300030426
과제고유번호	1365001613
사업명	재해기상연구센터설립운영
DB 구축일자	2013-12-21

초록 ▼

Ⅱ. 연구의 필요성
국립기상연구소는 재해 관점에서 기상현상을 체계적으로 연구하는 전문연구기관을 설립·운영함으로써 재해기상에 대한 감시·예측 능력을 효율적으로 제고하고자 2010년 11월에 예보연구과 밑에 재해기상연구센터를 설치하였다.
재해기상연구센터는 재해기상의 현장 밀착형 연구센터로서 예보현업, 방재기관, 대학 및 연구소 간의 파트너십과 지속가능한 협력체계 형성을 통해 수요자 중심의 맞춤형 재해기상서비스를 연구개발함으로써 궁극적으로 대국민 기상재해 방재정책을 지원하고자 한다. 이를 위해, 사업 첫 해인 2011년에 1) 피해기반 수요맞춤형 재해기상정보 연구개발 2) 예측 및 방재 의사결정지원 도구 개발 및 보급 3) 선제적 인프라 확충 및 다학제적 파트너십 구축이라는 3가지 세부연구목표에 따라 각각 세세부과제들을 수행하였다. 이를 통해 재해기상연구의 기본 방향을 설정하였고 2차년도 사업연도인 2012년에는 모바일(이동형)기상관측시스템을 도입하여 연구장비 인프라를 실질적으로 구축하기 시작하였으며, 기상모델링 및 기상-방재융합의 요소기술구현을 위한 연구과제를 수행하였다. 이는 본 사업의 최종목표인 재해기상의사결정지원시스템 구축/운영을 위한 첫 걸음이라 할 수 있겠다.

Abstract ▼

1. Background
In November, 2010, National Institute of Meteorological Research (NIMR) established the High-Impact Weather Research Center (HIWRC) in an effort to efficiently enhance its research capability on the subject of disaster-causing high impact weather. HIWRC aims at eventually providing on-demand high-quality meteorological services with people by conducting the research topic in collaboration with operational centers, disaster-related government bodies, universities, and other research institutes. Last year, the first year of this project, HIWRC mainly focused on developing primary research themes to work on for the following 5 years or so along with conducting some basic research topics, securing research facilities and personnels.
It is true that recent weather forecasts made by KMA became much better compared to those of decades ago owing to the drastic improvement of NWP performance and observational networks over the last decade or so. However, when it comes to high-impact weathers, it is still challenging to accurately forecast the time and location of the hazardous phenomena with enough lead time. This is due to the limitation that we have in properly coping with the phenomena in context of understanding the dynamical and physical processes of the phenomena, computational expenses, and others. Most severe intense weathers are, in general, associated with storm scale atmospheric processes in tens of kilometers or less, thus causing difficulties to detect observationally and to resolve numerically. In order to tackle on such issues we might need to invest on more efficient and dense observational network, to understand the severe storm more thoroughly, and to adopt new ways of making weather forecasts to the public in the context of socio-economic impacts.

목차 Contents

표지 ... 1
연구보고서 ... 2
목 차 ... 3
표 목 차 ... 8
그 림 목 차 ... 11
요 약 문 ... 20
Summary ... 30
제 1 장 서 론 ... 42
제 2 장 모바일 재해기상 관측망 구축·운영 ... 46
제 1 절 모바일(이동식) 기상관측차량시스템 ... 46
1. 도입배경 및 활용방안 ... 46
2. 모바일(이동식) 기상관측차량 시스템 구성 ... 47
(1) 지상장비 ... 49
(2) GNSS 수신 시스템 ... 52
(3) 고층장비 ... 53
(4) 데이터로거함 ... 55
(5) 전원 및 통신 구성 ... 57
제 3 장 재해기상의 사회경제적 영향예보시스템 개발 ... 59
제 1 절 재해기상 리스크 모델링 선행 연구 ... 59
1. 2011년 기상재해 유형별 피해현황 및 기상개황 ... 59
(1) 2011년 우리나라 기상재해 피해현황 요약 ... 60
(2) 2011년 기상재해 유형별 피해현황 및 기상개황 ... 62
(3) 과거 우리나라 기상재해 ... 92
2. 2002-2011년 재해기상 피해 분포 지도 제작 ... 97
(1) 개요 ... 97
(2) 제작 방법 ... 97
(3) 결론 ... 100
3. 자기조직화지도를 활용한 우리나라 동일강수지역 최적군집수 분석 ... 101
(1) 개요 ... 101
(2) 연구 방법 ... 102
(3) 연구 결과 ... 107
(4) 결론 ... 114
4. 대설 사례로 본 기상정보를 이용한 GIS 자료 제작 및 활용 ... 116
(1)개요 ... 116
(2) 관련연구 ... 117
(3) 연구 방법 ... 118
(4) GIS자료를 활용한 최다적설지역 분석 ... 125
(5) 결론 ... 127
5. GIS를 활용한 2011년 호우피해와 지리적 특성의 연관성 분석 ... 130
(1) 개요 ... 130
(2) 연구방법 ... 130
(3) 2011년 호우 피해현황과 지리적 특성 ... 131
(4) 결론 ... 134
제 4 장 재해기상의 사회경제적 영향예보시스템 개발 ... 135
제 1 절 원주지역 맞춤형 고해상도 수치모델 구축 및 활용연구 ... 135
1. 원주지역 맞춤형 고해상도 수치모델 구축 및 활용연구 ... 135
(1) 개요 ... 135
(2) 연구 방법 ... 136
(3) 물리 모수화 방안의 민감도 실험 ... 139
(4) 동계(1월) · 하계(7월) 결과 검증 ... 144
(5) 요약 및 토의 ... 149
제 2 절 재해기상 관측실험 수행 ... 150
1. 겨울철 동해안 대설 메커니즘 특별관측 소개 및 분석 결과 ... 150
(1) 개요 및 특별관측 소개 ... 150
(2) 특별관측 결과분석 ... 154
(3) 기대효과 및 활용방안 ... 164
2. 가을장마 기간의 태풍 메커니즘 규명을 위한 특별관측 소개 및 사전 분석 결과 ... 166
(1) 개요 및 특별관측 소개 ... 166
(2) 특별관측 결과분석 ... 169
(3) 기대효과 및 활용방안 ... 177
3. 겨울철 동해안 고층관측자료의 수치모의 예측성 영향 연구 ... 178
(1) 개요 ... 178
(2) 고층특별관측 ... 180
(3) 수치모델구성 및 실험설계 ... 182
(4) 수치모의 결과 분석 ... 185
(5) 요약 및 토의 ... 194
제 3 절 구름모델 앙상블을 통한 24시간 선행 집중호우 확률예보 시험운영체계 개발 ... 196
1. 배경 및 목적 ... 196
2. 앙상블 운영 세부과정 ... 198
(1) 관심 지역 및 예측시간대 결정 ... 198
(2) UM 예측사운딩 추출 ... 200
(3) 모델파라미터 셋팅 ... 200
(4) CReSS 앙상블 런 수행 ... 201
(5) 1시간 누적 강수분포 및 최대값 산출 ... 203
(6) 확률밀도함수 계산 ... 203
3. 향후 계획 ... 204
제 4 절 고해상도 재해기상요소 분석기법 개발 ... 207
1. 고해상도 지형 및 토지피복자료 생산 ... 207
(1) 고해상도 지형자료 생산 ... 207
(2) 고해상도 토지피복자료 생산 ... 218
(3) 요약 및 결론 ... 223
2. 구름모델(CReSS)과 WRF를 이용한 집중호우 사례 모의 결과 분석 ... 224
(1) 개요 ... 224
(2) 사례 설명 ... 225
(3) 모델 설명 및 실험 설계 ... 226
(4) 결과 ... 228
(5) 요약 및 결론 ... 238
제 5 절 기상-방재융합기술 활용체계 개발 ... 240
1. 극한강우지역의 자료기간 변화에 따른 확률강우량 특성 연구 ... 240
(1) 개요 ... 240
(2) 연구방법 ... 241
(3) 결과 ... 245
(4) 요약 및 결론 ... 251
2. 소규모 유역의 확률강우량에 따른 홍수범람 시나리오 개발 ... 253
(1) 개 요 ... 253
(2) 연구방법 ... 254
(3) 시험유역 선정 ... 255
(4) 모형의 개요 ... 257
(5) 모형의 적용 ... 261
(6) 결 론 ... 276
3. WRF-Fire 기반 산불 연료자료 해상도에 따른 확산모의 특성 연구 ... 277
(1) 개요 ... 277
(2) 연구방법 ... 279
(3) 결과 ... 294
(4) 요약 및 토의 ... 296
제 5 장 요약 및 결론 ... 297
참 고 문 헌 ... 299
강원국지예보시스템 개선Ⅱ ... 309
강원지역 재해기상 사례연구 및 예측가이던스 개발(Ⅰ) ... 420
기상자료와 지리정보 중첩기술개발(Ⅰ) 연구 최종보고서 ... 640
적란운 입체관측용 모바일 기상라이더 개발(Ⅰ)에 관한 연구 ... 968

표/그림 (146)

표 Fig. 2.1.1. The schematic diagram for mobile observation system
표 Fig. 2.1.3. The mobile observation instruments in the vehicle.
표 Fig. 2.1.2. The mobile observation instruments installed on the roof of vehicle.
표 Fig. 2.1.4. The instruments in ground observation system
표 Fig. 2.1.5. The schematic diagram of GS-E in radiosonde observation system
표 Fig. 2.1.6. The instruments inside datalogger box
표 Fig. 3.1.1. Total property losses and frequency of meteorological disasters in Korea by causes in 2011.
표 Fig. 3.1.3. Regionally damage due to the heavy snow in 2011.
표 Fig. 3.1.2. Regionally damage and fatalities due to the meteorological disaster in 2011.
표 Fig. 3.1.4. Annual highest maximum depth of snow cover during the year and average for period from 1981 to 2010 at national 62 station.
표 Fig. 3.1.5. The distribution of maximum depth of snow cover in surface in January 3rd 2011(left) and from 1981 to 2010(right).
표 Fig. 3.1.6. Annual highest maximum depth of snow cover in 2011, normal, extreme value from 1981 to 2010 in Pohang province.
표 Fig. 3.1.7. Average maximum depth of fresh snow cover(cm)(left) from 1981 to 2010 and average maximum depth of fresh snow cover(cm)(right) in 2011
표 Fig. 3.1.8. Maximum depth of snow cover(cm) by an hour in Gangwon-do in February 11th 2011.
표 Fig. 3.1.9. Maximum depth of snow cover by an hour in Gangwon-do in February 14th 2011.
표 Fig. 3.1.10. Average maximum depth of fresh snow cover for 2011 and for nomal maximum depth of fresh snow cover in February 11th~14th.
표 Fig. 3.1.11. Regionally damage by heavy rain in Korea in 2011.
표 Fig. 3.1.12. The distribution of annual average accumulated precipitation(mm) for 2011.
표 Fig. 3.1.13. Accumulated precipitaion during the year and average for period from 1981 to 2010 at national 62 station.
표 Fig. 3.1.14. Comparison of accumulated precipitation(mm) during the case and nomal(1981~2010) in June 21th~July 3rd 2011.
표 Fig. 3.1.15. Regionally damage in July 7th~16th 2011.
표 Fig. 3.1.16. Regionally damage by heavy rain in July 26th~29th 2011.
표 Fig. 3.1.17. The distribution accumulated precipitation at AWS from July 26th 00:00 to July 29th 24:00.
표 Fig. 3.1.18. Regionally damage by Typhoon in 2011.
표 Fig. 3.1.19. 2011.8.6.00:00～10.24:00 AWS accumulated precipitation distribution.
표 Fig. 3.1.20. AWS wind vector in April 30th 2011.
표 Fig. 3.1.21. AWS wind vector in January 31th 2011.
표 Fig. 3.1.22. Comparison of damagek, frequency and fatalities over the past 30 years
표 Fig. 3.1.23. Damage, fatalities and relief expenditure by causes of Meteorological disaster from 1991 to 2011.
표 Fig. 3.1.24. Regionally average annual damage, fatalities, and number of events from 1991 to 2011.
표 Fig. 3.1.25. Regionally damage density of area from 1991 to 2011.
표 Fig. 3.1.26. Regionally damage density of population from 1991 to 2011.
표 Fig. 3.1.27. Disaster damage distribution map
표 Fig. 3.1.28. Observation points used in the study
표 Fig. 3.1.29. Structure of Self-Organizing Map
표 Fig. 3.1.30. Output from training self-organizing map
표 Fig. 3.1.31. Best Matching Units for self-organizing map
표 Fig. 3.1.32. Pattern of clusters for homogeneous region of precipitation in Korea
표 Fig. 3.1.33. Davies-Bouldin Index of Optimal clustering
표 Fig. 3.1.35. Regionalization of homogeneous region of precipitation using Thissen polygon
표 Fig. 3.1.34. Dot map of 61 observation point
표 Fig. 3.1.37. Mountatins map in Korea
표 Fig. 3.1.36. Homogeneous region of precipitation of Heo et al
표 Fig. 3.1.38. GIS data provided by U.S. National Weather Service
표 Fig. 3.1.39. Nested of map by coordinate transformation
표 Fig. 3.1.40. Conversion of raster and vector
표 Fig. 3.1.41. Converted into snow map using vector data
표 Fig. 3.1.42. Monthly snow distribution map in 2011
표 Fig. 3.1.43. Distribution Map using meteorological data
표 Fig. 3.1.44. Distribution map of precipitation
표 Fig. 3.1.45. Map of disaster damage
표 Fig. 3.1.46. Map of disaster damage and map of geographical character in Gyeonggi-do
표 Fig. 4.1.1. Schematic diagram of WWRF
표 Fig. 4.1.2. Domain and horizontal grid of WWRF
표 Fig. 4.1.3. 3-hour accumulated precipitation of at 2100 LST ~ 2400LST August 12 2012
표 Fig. 4.1.4. 3-hour accumulated precipitation of at 1200 LST ~ 1500LST August 28 2012
표 Fig. 4.1.5. Bias(a, c, e) and RMSE(b, d, f) of temperature for initial time
표 Fig. 4.1.6. ETS(a), Bais(b), accuracy(c) for 12-hour accumulated precipitation during July 2012.
표 Fig. 4.1.6. ETS(a), Bais(b), accuracy(c) for 12-hour accumulated precipitation during July 2012.
표 Fig. 4.2.1. Location of observation stations for upper-air sounding during the Special Observation Period.
표 Fig. 4.2.2. Difference of T and Td between KGRAW and InterMet.
표 Fig. 4.2.3. The tailored box plot of duration and maximum height of radiosonde observation.
표 Fig. 4.2.4. Rainfall amount and Temperature observed by ASOS at each case.
표 Fig. 4.2.5. Surface weather maps for each CASE.
표 Fig. 4.2.6. Temporal evolution of some indices.
표 Fig. 4.2.7. Temporal evolution of Equivalent potential temperature (shaded) and Humidity(contour) during CASE-1 and CASE-3.
표 Fig. 4.2.8. Temporal evolution of CAPE(red line), SRH(blue dotted line) and 6hr Precipitation amount(green box).
표 Fig. 4.2.9. Temporal evolution of the vertical wind distribution from Wind Profiler at Bukgangneung and Uljin during each case.
표 Fig. 4.2.10. Temporal evolution of weather index from the Ocean Data Buyo at Ullengdo, Donghae and Pohang during each case.
표 Fig. 4.2.11. Temporal evolution of the Total Precipitation Water at Bukgangneung(GN) and Uljin(UJ).
표 Fig. 4.2.12. Location of observation stations for upper-air sounding during the Special Observation Period.
표 Fig. 4.2.13. Trajectory of Typhoon during the Special Observation Period.
표 Fig. 4.2.14. Distribution of rainfall amount(shaded) and wind(contour).
표 Fig. 4.2.15. Temporal evolution of some indices during the IOP-1.
표 Fig. 4.2.16. Temporal evolution of CAPE(line), SRH(dotted line) and 3hr Precipitation amount(box) during the IOP-1.
표 Fig. 4.2.17. Temporal evolution of some indices during the IOP-2.
표 Fig. 4.2.18. Temporal evolution of CAPE(line), SRH(dotted line) and 3hr Precipitation amount(box) during the IOP-2.
표 Fig. 4.2.19. Temporal evolution of some indices during the IOP-3.
표 Fig. 4.2.20. Temporal evolution of CAPE(line), SRH(dotted line) and 3hr Precipitation amount(box) during the IOP-3.
표 Fig. 4.2.21. The flowchart of convert process of observation data.
표 Fig. 4.2.22. Schematic diagram of analysis and forecasting system with WRF data assimilation.
표 Fig. 4.2.23. The model domain for domain 1, domain 2 and domain 3.
표 Fig. 4.2.24. Analysis increment for temperature and humidity of 700 hPa and 500 hPa.
표 Fig. 4.2.25. RMSE improvement of analysis field at Sokcho and Pohang.
표 Fig. 4.2.26. 48hr forecast field for surface temperature and humidity of (a) RMSE improvement and (b) Bias for difference of CTL from VAR.
표 Fig. 4.2.27. 48hr forecast field for surface temperature, humidity and wind speed of RMSE improvement.
표 Fig. 4.2.28. Equitable Threat Score for (a) 0.5 and (b) 5.0 mm threshold per 12 hour of CTL and VAR.
표 Fig. 4.3.1. The process flow in which every element of CReSS ensemble runs is conducted in automation.
표 Fig. 4.3.2. The example that shows focused area for which the CReSS ensemble run is implemented: The small boxes on the map indicates the interested local area.
표 Fig. 4.3.3. The example sounding that is extracted from forecast field of UM-12km regional model in operation at KMA.
표 Fig. 4.3.4. The distribution of 1-h accumulated rainfall amount for each of 39 CReSS ensemble members.
표 Fig. 4.3.5. The example of PDF(Probability Density Function) that is produced from the result of CReSS ensemble run.
표 Fig. 4.4.1. Topographic data generation flowchart
표 Fig. 4.4.2. Topographic Map Ver. 2.0 in the form of a conversion
표 Fig. 4.4.3. Topographic map shapefiles converted synthetic
표 Fig. 4.4.4. Representation of the terrain by a triangulated irregular network
표 Fig. 4.4.5. Form latitude and longitude coordinate system units TIN
표 Fig. 4.4.6. Nationwide Unit 1/3" digital elevation model
표 Fig. 4.4.7. GeoTiff files 30' unit mesh editing
표 Fig. 4.4.8. Land cover data generation flowchart
표 Fig. 4.4.9. Ministry of Environment. Division of Land Cover Classification
표 Fig. 4.4.10. Ministry of Environment. Division of Land Cover Map of the transformation
표 Fig. 4.4.11. Land cover map of the 30'unit mesh editing
표 Fig. 4.4.12. (a) Surface, (b) 850 hPa, (c) 500 hPa, and (d) 200 hPa synoptic weather chart at 0000 UTC 21 September 2010.
표 Fig. 4.4.13. Spatial distribution of 24-hour accumulated rainfall derived from the observation (a), CReSS (b) and WRF (c) simulations.
표 Fig. 4.4.14. Time series of 1-hour accumulated rainfall averaged over the rectangular area as shown in Fig.4.4.13.
표 Fig. 4.4.15. Spatial distribution of 1-hour accumulated rainfall during mature stage of convection band (a,d,g for 0600, b,e,h for 0800, c,f,i for 1000 UTC 21) derived from the observation (upper panels), CReSS (middle panels) and WRF (lower panels) simulations.
표 Fig. 4.4.16. Spatial distribution of reflectivity during mature stage of convection band (a,d,g for 0600, b,e,h for 0800, c,f,i for 1000 UTC 21) derived from the observation (upper panels), CReSS (middle panels) and WRF (lower panels) simulations.
표 Fig. 4.4.17. Spatial distribution of wind direction and speed during mature stage of convection band(a,d for 0600, b,e for 0800, c,f for 1000 UTC 21) derived from the CReSS (upper panels) and WRF (lower panels) simulations.
표 Fig. 4.4.18. Vertical-time cross section of reflectivity averaged over the rectangular area as shown in Fig.4.4.13 Upper, middle, and lower panels are from observation, CReSS, and WRF simulations, respectively.
표 Fig. 4.4.19. Vertical cross section of equivalent potential temperature during mature stage of convection band (a,d for 0600, b,e for 0800, c,f for 1000 UTC 21) derived from CReSS (upper panels) and WRF (lower panels) simulations.
표 Fig. 4.4.20. Skew T - log p diagram at Seoul location 06 UTC 21 September derived from CReSS (a) and WRF (b) simulations.
표 Fig. 4.5.1. Classification of Observation period
표 Fig. 4.5.2. Calculation procedures of Probable rainfall
표 Fig. 4.5.3. Case of Regional probable rainfall
표 Fig. 4.5.4. PDF of Regional
표 Fig. 4.5.5. Sacheon-river basin
표 Fig. 4.5.6. HEC-HMS model
표 Fig. 4.5.7. HEC-RAS model
표 Fig. 4.5.8. HEC-GeoRAS model
표 Fig. 4.5.9. HEC-GeoRAS Flow chart
표 Fig. 4.5.10. Small basin partition
표 Fig. 4.5.11. Frequency analysis flow chart
표 Fig. 4.5.12. I-D-F Curve in Sacheon-river basin
표 Fig. 4.5.13. Rainfall amounts according to duration in Sacheon-river
표 Fig. 4.5.15. Runoff discharge of Sacheon-river mouth of river
표 Fig. 4.5.14. Rainfall, losses, runoff discharge of Sacheon-river uppermost stream
표 Fig. 4.5.16. Generate a modified TIN
표 Fig. 4.5.17. HEC-RAS 100year frequency simulation results
표 Fig. 4.5.18. HEC-RAS 200year frequency simulation results
표 Fig. 4.5.19. HEC-RAS PMF frequency simulation results
표 Fig. 4.5.20. Cross-section data extraction
표 Fig. 4.5.21. Downstream length calculated
표 Fig. 4.5.22. Velocity distribution
표 Fig. 4.5.23. 100year frequency flood inundation simulration result
표 Fig. 4.5.25. PMF frequency flood inundation simulration result
표 Fig. 4.5.24. 200year frequency flood inundation simulration result
표 Fig. 4.5.26. Level set formulation of equations of motion.
표 Fig. 4.5.27. Coupled model between WRF and fire module.
표 Fig. 4.5.28. A function of altitude and terrain, Level set method.
표 Fig. 4.5.29. Calculate spread direction of fire
표 Fig. 4.5.30. Surface wind vector field of AWS at (a) 0930 UTC 31 January, (b) 1630 UTC 31 January, (c) 0430 UTC 1 Febuary 2011
표 Fig. 4.5.31. Synoptic surface weather chart at 12 UTC 31 January 2011.
표 Fig. 4.5.32. Synopic 500hPa weather chart at 12 UTC 31 January 2011.
표 Fig. 4.5.33. (a) Focus area for this study of forest fire. The white fire shape is point source of forest fire. Fuel data of this study area (b) using 1/3' resolution, (c) using 3' resolution, (d) using 30' resolution.
표 Fig. 4.5.34. Simulated wild fire area using 1/3' resolution fuel data (upper pannel), using 3' resolution fuel data (middle pannel), 30' resolution fuel data (lower pannel).

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재해기상연구센터 설립 (II)
Establishment and Operation of High Impact Weather Research Center (II) 원문보기